Warning: include(/var/www/nehudeem/data/www/html/wp-includes/custom/debug.php): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/nehudeem/data/www/html/wp-content/themes/neptune-by-osetin/footer.php on line 77

Warning: include(): Failed opening ‘/var/www/nehudeem/data/www/html/wp-includes/custom/debug.php’ for inclusion (include_path=’.:/opt/php73/share/pear’) in /var/www/nehudeem/data/www/html/wp-content/themes/neptune-by-osetin/footer.php on line 77

Печенье «Курабье» — Пошаговый рецепт с фото

Песочное печенье «Курабье» – это очень нежное, рассыпчатое печенье с приятным сливочным ароматом. Чтобы приготовить это знаменитое печенье в домашних условиях, вам потребуется всего лишь несколько ингредиентов и совсем немного свободного времени. Такое печенье понравиться как малышам, так и взрослым. Стакан холодного молока станет прекрасным дополнением к этой выпечке!

Ингредиенты для приготовления домашнего печенья курабье:

• мука пшеничная – 230 г
• сливочное масло – 175 г
• сахарная пудра – 75 г
• яичные белки – 2 шт.
• джем (или густое варенье) – 1-2 ст.л.

Рецепт приготовления печенья курабье в домашних условиях:

Чтобы приготовить тесто для печенья, возьмите мягкое сливочное масло и добавьте к нему сахарную пудру.

Взбейте масло с пудрой в пышную и однородную массу.

Добавьте яичные белки и вновь взбейте. Если масса немного расслоится, ничего страшного.

Просейте муку и вмешайте ее в масляную смесь.

Замесите мягкое и пластичное тесто. Долго тесто не мешайте, иначе оно может «затянуться» и печенье получится твердым.

Полученным тестом наполните кондитерский мешок с насадкой «звезда». Так как тесто довольно плотное, насадка должна быть широкой. На застеленный пергаментом противень выдавите небольшое печенье.

С помощью круглого черенка от ложки или просто пальцем сделайте небольшое углубление в центре каждой будущей печенюшки.

Полученное углубление наполните джемом или вареньем, для этой цели также можете воспользоваться кондитерским мешком или можете взять обычный плотный пакет и срезать уголок. Кстати, если будете использовать варенье и оно недостаточно густое, смешайте его с небольшим количеством крахмала.

Выпекайте печенье курабье при 200 С около 10 минут. В зависимости от возможностей вашей духовки время может отличаться. Следите за видом печенья: как только низ и «ребра» подрумянятся, можете доставать. Зарумянивать печенье не нужно.

Домашнее печенье курабье готово!

Эти печенюшки идеальны со стаканом молока или чашкой чая.

Приятного аппетита!

Печенье Курабье — пошаговый рецепт с фото

Вкус печенья «Курабье» знаком каждому человеку практически с детства. Благодаря нехитрому набору ингредиентов и божественному вкусу, рецепт этого печенья пришелся по душе многим хозяюшкам.

А с учетом того, что готовится блюдо в считанные минуты, этот рецепт по праву считается наиболее удачным для встречи внезапно нагрянувших гостей.

История печенья «Курабье» очень интересная. Однажды в дом персидского султана забрались воры и утащили практически весь запас продуктов, предназначенных для приготовления восточных сладостей. Находчивый слуга, дабы угодить султану, решил испечь печенье из того, что осталось после нашествия воров. Он смешал муку, сахар, несколько яиц, масло и щепотку шафрана. В довершение приготовленное блюдо украсил сахарной пудрой. Так, по преданию, появилось первое печенье «Курабье».

Сейчас существует огромное множество различных рецептов данного вида выпечки. Предлагаем Вам приготовить печенье «Курабье» с тыквенным пюре. Поверьте, его изумительный вкус и непревзойденный пряный аромат не оставят равнодушным ни одного человека.

Продукты

Итак, для приготовления печенья «Курабье» с тыквенным пюре понадобится:

• мука – 400 г;
• яйца – 2 шт.;
• сахар – 300 г;
  
• ванилин – 1 ч.л.;
• масло – 200 г;
  
• тыква – 100 г;
  
• крахмал – 2 ст.л.

Рецепт приготовления

Подробное описание приготовления восточного печенья «Курабье»:

1. В глубокой миске на водяной бане растопить масло.

2. К растопленному маслу добавить муку, 100 г сахара и ванилин. Замесить тесто.

3. Отделить белки от желтков. Тарелочку с желтками отставить в сторону на некоторое время, а к белкам подмешать 100 грамм сахара. Взбить белково-сахарную смесь с помощью блендера до образования нежной, воздушной, устойчивой пены.

4. Соединить воздушную белковую массу с ванильным тестом.

5. Тщательно перемешать все ингредиенты.

6. Противень для выпечки слегка промазать подсолнечным маслом. С помощью кондитерского шприца выложить на противень небольшие порции теста. Если у вас нет в наличии кондитерского шприца, можно воспользоваться обычной ложкой.

7. В каждом печенье по центру сделать небольшую ямку.

8. Тыкву вымыть, очистить от семян и кожуры. Небольшую кастрюлю наполнить водой. Тыкву порезать на небольшие кусочки и поместить в кастрюлю с водой. Отварить на среднем огне около 40 минут. Далее готовую тыкву выложить в отдельную тарелку и остудить. Добавить к ней желтки, крахмал и оставшийся сахар. Благодаря крахмалу, тыквенное пюре в духовке превратится в очень вкусный мармелад.

9. С помощью блендера смешать все ингредиенты.

10. Полученной тыквенной массой наполнить каждую ямочку в печенье.

11. Противень поместить в заблаговременно разогретую до 180 градусов духовку. Выпекать печенье «курабье» около 10 мин.

Изумительный запах только что испеченного печенья «курабье» в одно мгновенье соберет всех домочадцев за столом.

Приятного аппетита!

receptino.ru

Популярные рецепты

Новые рецепты

Изменяемый камуфляж крабов не позволяет формировать поисковое изображение

Фотографии крабов и фоны

Мы взяли образцы крабов и фонов, чтобы получить изображения для игры. Используемое население было расположено в Фалмуте (50,141888, −5,063811) на южном побережье Великобритании, включая участок береговой линии, охватывающий соседние пляжи Касл и Джиллингвас. Среда обитания крабов на участке представляет собой скалистые бассейны со скалистыми трещинами с каменистым или гравийным субстратом в бассейнах и, ниже на берегу, увеличивающееся изобилие морских водорослей ²¹ .Вместе они создают визуально изменяющиеся текстуры и неоднородность в типах местообитаний крабов.

Фотографии естественного фона (каменные бассейны) были сделаны цифровой камерой Samsung NX1000, преобразованной в полный спектр и прикрепленной к объективу Nikon EL 80 мм. Фоновый отбор проб проводился на трех трансектах длиной ~ 100 м, расположенных параллельно береговой линии через различные зоны приливов (т. Е. Низкий, средний, высокий), равномерно расположенных вдоль пляжа (после ²¹ ). Каждый из сфотографированных фонов находился на расстоянии не менее 5 м друг от друга (т.е. трансекта была разделена примерно на 5-метровые интервалы), что обеспечивало изменчивость типов фона на трансекте. Эти квадраты для отбора проб были сфотографированы во время отлива, чтобы избежать отражения зеркального света от воды. Для получения изображений, отражающих естественные цветовые вариации, изображения были сняты в формате RAW с ручным балансом белого и фиксированной настройкой диафрагмы. Для фотографий человека в видимом свете, которые используются здесь, мы поместили перед линзой фильтр, блокирующий УФ и инфракрасное излучение (ИК), который пропускает волны только с длинами волн 400–680 нм (отсекающий УФ / ИК-фильтр Baader).Ранее мы охарактеризовали спектральную чувствительность наших камер ³⁹ . В целях калибровки каждая фотография включала эталон отражения серого, который одинаково отражает свет в диапазоне от 7 до 93% в диапазоне от 300 до 750 нм.

Квадраты искали береговых крабов в течение ~ 5 мин. Мы искали крабов, разгребая гравий вручную, отодвигая небольшие валуны, переворачивая водоросли и проверяя расщелины, чтобы убедиться, что крабов вряд ли можно будет пропустить. После того, как крабы были обнаружены, мы перевезли их в лабораторные помещения в кампусе Университета Эксетер-Пенрин для стандартизированной фотографии.При транспортировке крабов содержали в стандартных средних серых ведрах. Фотографии крабов были сделаны той же камерой, что и выше. В лаборатории использовалась лампа, имитирующая источник света D65 (лампа Iwasaki eyeColor), а крабы фотографировались на стандартном сером фоне. Мы включили в фотографии стандарты серого и масштабные линейки. Затем изображения были откалиброваны и преобразованы в изображения с нормализованной отражательной способностью (относительно серого стандарта) ^39,40 .

Изображения крабов были масштабированы до того же соотношения сторон пиксель / мм, чтобы показать крабов на фоне фоновых изображений в естественном размере по отношению к масштабу фона.Следуя предыдущей работе ²⁵ , контуры крабов были вырезаны из изображения с помощью специального программного обеспечения (называемого «автокраб») для автоматизации процесса вычитания фона. Это программное обеспечение позволило нам просматривать сотни изображений, автоматически загружая, устанавливая пороговые значения и заполняя фоновые области заливкой, сохраняя их с соответствующим каналом прозрачности в правильном формате и разрешении, необходимых для игры. Это легко создавало пригодные для использования изображения крабов для 80% фотографий, с некоторой дополнительной очисткой, необходимой для остальных, с помощью программного обеспечения для обработки изображений GIMP2 (https: // zenodo.org / record / 1101057; DOI для исходного кода: https://doi.org/10.5281/zenodo.1099634). Изображения крабов были PNG (переносимая сетевая графика) с переменным альфа-уровнем, чтобы не было видно неровных краев.

Выбор крабов

Мы стремились обеспечить использование в игре экологически значимого диапазона фенотипов крабов. Мы также стремились проверить, как различные типы или «морфы» краба повлияют на формирование и обнаружение поискового изображения. Поэтому перед экспериментом мы использовали процедуру для классификации крабов в одну из шести категорий.Обратите внимание, что статистически изменчивость крабов может быть более непрерывной, чем попадание в истинные морфы, но есть ряд общих паттернов и особенностей крабов, которые часто возникают в дикой природе ²⁰ , потенциально отражая «модули» развития и выражения паттернов. Мы подчеркиваем, что наша цель здесь заключалась не в том, чтобы конкретно проверить, встречаются ли береговые крабы в дискретных морфах, а скорее в том, чтобы уловить некоторые вариации и общие черты, существующие у этого вида, чтобы исследовать влияние различных типов паттернов на формирование поискового изображения и различаются ли эффекты среди общих категорий внешнего вида.

Дизайн игры

Дизайн эксперимента в целом следовал подходу предыдущих камуфляжных игр «Гражданин науки» ²⁴ . Этическое одобрение было предоставлено Эксетерским университетом (ID: 2015/736). Испытуемые набирались через социальные сети и из уст в уста. При загрузке веб-страницы испытуемых выводили на начальный экран и сообщали, что игра является экспериментом и что, играя, они соглашаются на использование своих данных. Они могли покинуть игру в любое время, и никакие личные или идентифицирующие данные не собирались.Испытуемые также спрашивали, играли ли они в эту игру раньше.

Игра была написана на HTML5 (включая JavaScript, CSS и PHP), и в нее можно было играть во всех стандартных интернет-браузерах. После загрузки игры каждому участнику была показана серия фотографий 24 фонов естественных горных бассейнов (случайным образом отобранных из 105 естественных фоновых изображений) с одним крабом (случайным образом отобранным из 155 изображений естественных крабов) на каждом изображении (рис. 1). Участников попросили как можно быстрее обнаружить краба (щелкнув по нему), что позволило бы им перейти к следующему слайду.Если краб не был обнаружен в течение 15 с, краб выделялся кружком на 1 с, а затем участник переходил к следующему слайду. Во время эксперимента вероятность того, что на следующем слайде будет показан один и тот же индивидуальный фенотип краба, всегда составляла 80% (хотя положение краба и его вращение, а также фоновое изображение были рандомизированы), что означает, что у испытуемых, вероятно, были одинаковые серии. отдельных крабов подряд, часто до 10 встреч (средняя длина бега для каждого краба составляет ~ 5 встреч).Этот подход имитировал ситуацию, когда нет внутривидовых вариаций паттерна, и позволил нам проверить, какие аспекты внешнего вида краба / морфа влияют на формирование и переключение поискового изображения.

Анализ внешнего вида и маскировки краба

После нашей предыдущей работы, посвященной тестированию того, как различные типы показателей маскировки предсказывают обнаружение ²⁶ , мы проанализировали большое количество показателей, связанных с эффективностью маскировки, в том числе разрушение краев, цвет, яркость (яркость) , и показатели шаблона.Метрики включали измерения внешнего вида только для крабов (такие как собственный цвет краба, яркость и доминирующий размер маркировки), а также сравнительные показатели, в которых каждый краб сравнивался с его местным окружением (в пределах радиуса одной длины тела, где длина тела описывается как диаметр круга, который лучше всего соответствует контуру краба), а также краб по сравнению со всем фоновым изображением. Всего было 45 показателей, все они описаны в дополнительных данных 1. Весь анализ изображений проводился с использованием ImageJ v1.50 ⁴¹ , код высылается по запросу.

Изображения были преобразованы из цветового пространства sRGB в цветовое пространство CIELAB перед их измерением, учитывая, что в этом исследовании участвовали люди. Каждый краб был измерен путем воссоздания его точного положения и поворота на каждом фоне для анализа изображения.

Разница в распределении яркости измерялась по каналу CIE L в 100 ячейках, следуя методам, описанным в Troscianko et al. ²⁶ , фактически сумма абсолютных различий между гистограммой яркости краба и гистограммой яркости фона или окружающей среды.Сильно изменчивый характер цвета краба и цветов фона означает, что расчет среднего цвета для фона или краба может быть нецелесообразным, поскольку он создает промежуточные цвета, которые не представляют сцену в целом. Поэтому был также разработан цветовой эквивалент метода разности распределения яркости, в котором значения CIE A и B пикселей наносились на двумерную гистограмму для создания пропорциональной частотной «карты». На каждой оси было 200 интервалов в диапазоне от -100 до 100, что означает, что интервалы меньше порога распознавания цвета человека в пространстве CIE LAB.Абсолютные различия в цветовой карте краба и его фоновых или окружающих цветовых картах использовались в качестве непараметрического метода для описания соответствия цветов фона. Разрыв кромки также измеряли в соответствии с подходом GabRat, описанным в Troscianko et al. (2017), однако, помимо измерения изображения CIE L, также были измерены изображения хроматических каналов оппонента (изображения CIE A и B) (то есть как мера нарушения хроматической границы). Разность энергий паттернов измерялась путем создания серии полосовых изображений, фильтрации каждого краба и окружения в различных пространственных масштабах, а затем измерения степени стандартного отклонения «энергии» в значениях пикселей) в каждом пространственном масштабе для создания энергетического спектра.Разность энергий паттернов вычисляет абсолютную сумму разностей энергий на каждом пространственном масштабе между крабом и его фоном, следуя Troscianko et al. ²⁶ .

Статистика и воспроизводимость

Модели выживаемости использовались для определения того, как экспериментальные обработки и переменные маскировки повлияли на время поимки крабов. Модели выживания предлагают возможность подсчитывать крабов, достигших «тайм-аута» (когда участники все еще не могли найти краба через 15 секунд), как выживших до этого момента (называемых цензурой в моделях выживания).Модели выживаемости со смешанными эффектами (версия coxme 2.2–10 ²⁷ ) использовались, чтобы отразить тот факт, что данные внутри сеанса не являются независимыми. Все статистические анализы были выполнены в R (версия 3.4.4), с исходными данными и сценарием R, доступными в качестве дополнительных материалов («Дополнительные данные 2» и «Дополнительные данные 3» соответственно). Мы использовали четыре разные модели для проверки каждого из наших ключевых прогнозов: (i) модели ранжируют каждую из метрик маскировки, чтобы найти лучший предиктор действий человека, в рамках каждой стратегии маскировки был выбран лучший предиктор и использовался в последующих тестах; (ii) модели, проверяющие скорость улучшения времени улавливания для каждого фенотипа; (iii) модели, сравнивающие время поимки и внешний вид каждого краба по сравнению с таковыми ранее встреченного краба; (iv) модели, сравнивающие время поимки каждого краба с учетом его морфы и морфу предыдущего краба (т.е. взаимодействие между индивидуальным фенотипом и общей морфой). Здесь мы описываем каждый по очереди:

Во-первых, на основе наших показателей маскировки, мы разработали лучший предсказатель производительности человека в рамках каждого из этих показателей. Пример модели выживания:

coxme (Surv (cTime, hit) ~ screenScale + playsBefore + poly (crab_circular_fit_centre_x, 2) + poly (crab_circular_fit_centre_y, 2) + L_GabRat_sig2.0 + 1 | ).

Эта модель учитывает разрешение экрана, играли ли испытуемые раньше, номер слайда (обучение в рамках сеанса), экранные координаты крабов (крабов в углах экрана нужно больше времени, чтобы найти), метрику маскировки ( Нарушение яркости края GabRat в этом примере), размер краба (более крупных крабов легче найти) и идентификатор сеанса в качестве случайного фактора.На основе этих моделей мы могли вычислить показатели, которые были наиболее эффективными для прогнозирования времени обнаружения ²⁶ , и сузили показатели до лучших предикторов яркости, цвета, рисунка и разрыва границ.

Во-вторых, мы проверили, как количество предыдущих встреч с текущим фенотипом краба повлияло на время отлова. Это проверка скорости улучшения в пределах каждого фенотипа и того, как различные типы камуфляжа (определенные выше) влияют на это. Пример модели выживания:

coxme (Surv (cTime, hit) ~ screenScale + playsBefore + slide + poly (crab_circular_fit_centre_x, 2) + poly (crab_circular_fit_centre_y, 2) + L_GabRat_sig2.0 * встречает + crab_area + (1 | sessionID), data). Где «встречи» — коды количества предыдущих встреч с текущим фенотипом.

В-третьих, мы протестировали разницу во времени захвата при переключении между крабами, сравнивая камуфляж предыдущего краба с текущим (обратите внимание, что ранее встреченный краб был иногда того же фенотипа, а иногда переключался на новый). Зависимой переменной (timeDiff) была log (текущее время поимки краба) — log (предыдущее время поимки краба).Переменные маскировки рассчитываются таким же образом, например, текущий уровень нарушения минус предыдущий уровень нарушения. Здесь взаимодействие с количеством предыдущих встреч с текущим фенотипом краба показывает, как на переключение влияет предыдущий опыт этого типа камуфляжа. Пример модели:

lmer (timeDiff ~ crab_area + pArea + playsBefore + slide + poly (crab_circular_fit_centre_x, 2) + poly (crab_circular_fit_centre_y, 2) + poly (pX, 2) + poly (pY, 2) + drpLD + (1 | идентификатор сеанса), diffData).Значения pArea, pX и pY обозначают размер и местоположение предыдущего краба на экране.

Наконец, мы проанализировали разницу во времени захвата при переключении между каждой из шести морфов краба (вместо сравнения различий в метриках камуфляжа), используя значение timeDiff, как указано выше. Пример модели:

lmer (timeDiff ~ crab_area + pArea + slide + poly (crab_circular_fit_centre_x, 2) + poly (crab_circular_fit_centre_y, 2) + poly (pX, 2) + poly (pY, 2) + slide + morphSwitch * + (1 | идентификатор сеанса), morphData).Здесь morphSwitch имеет два уровня, которые описывают, было ли событие переключения таким же или другим морфом. Случайный фактор «sessionID» объяснил почти нулевую дисперсию в этом наборе данных, и там, где это произошло, модели подвергались перекрестной проверке с помощью GLM (см. Дополнительные данные 3).

Выбор фенотипов крабов

Мы попросили 10 наивных участников (не имевших ранее опыта различения фенотипов крабов) субъективно отсортировать изображения крабов на отдельные категории. Людей не проинструктировали, сколько групп они должны сформировать — их просто попросили сгруппировать крабов по цвету и рисунку (т.е. фенотипическая изменчивость). В результате получилось шесть категорий (фактические номера изображений крабов, представляющих этот фенотип, даны в скобках следующим образом): черный (22), деструктивный (15), зеленый (50), крапчатый (28), бледный (20) и пятнистый. (20). Хотя это субъективно, мы впоследствии проанализировали внешний вид крабов из этих категорий и показали, что « морф крабов » является важным предиктором ряда показателей внешнего вида, включая цвет, яркость, среднюю энергию рисунка и доминирующий размер маркировки ( P <0.001 в каждом случае, см. Дополнительные данные 3 для получения дополнительной информации). Тем не менее, мы подчеркиваем, что наша цель здесь заключалась не в том, чтобы конкретно проверить, встречаются ли береговые крабы в дискретных морфах, а в том, чтобы использовать вариации и общие черты, существующие у этого вида, чтобы изучить влияние различных типов рисунков на формирование поискового изображения. и отличаются ли эффекты среди общих категорий внешнего вида.

Сводка отчетов

Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов по исследованиям природы, связанной с этой статьей.

Краб на Марсе? Почему на фото НАСА видно монстра в тени

Думаете, вы разбираетесь в социальных сетях? Хорошо, какой из следующих двух заголовков привлечет ваше внимание?

а) Команда марсохода изучает геологическую зону с высоким содержанием кремнезема

б) На Марсе найден таинственный крабовый монстр!

Если вы сказали а), вы, вероятно, можете забыть о том заявлении о приеме на работу, которое отправили в Facebook.Это новости о крабовых монстрах, которые, конечно же, вызвали пожар в социальных сетях в последний день, с реальным, совершенно грубым изображением, отправленным марсоходом Mars Curiosity, которое — при взгляде вблизи — кажется, что-то показывает. гигантского краба, скрывающегося в пещере.

Но вот менее интересная часть этой новости: это определенно не гигантский краб, прячущийся в пещере. Фактически, это всего лишь еще один пример иногда причудливого, всегда пугающего феномена, известного как парейдолия, или тенденция мозга видеть знакомые формы, особенно лица, возникающие из случайных узоров.

Парейдолия — это то, что стоит за катастрофически плохо спроектированным чайником Дж. К. Пенни Адольф Гитлер. Это не было маркетинговое название, присвоенное ему людьми Пенни, но это единственный способ, которым этот неудачный продукт когда-либо будет известен благодаря усам, челке и выступающей руке. это напоминает. Это также причина того, что мы видим лица в случайных узорах мраморной плитки или подгоревших тостов, или в более упорядоченном дизайне сумочки с двумя рядом стоящими петлями, где прикреплена ручка, и горизонтальной застежкой-молнией внизу, образующей рот и пара глаз.

Феномен парейдолии на самом деле имеет глубокие корни, что помогает младенцам сосредоточиться на лицах на ранней стадии, а также позволяет людям в дикой природе легко замечать опасность — выбирать потенциально опасного человека или животное, выглядывающее из-под листьев или кустарника. Да, чаще всего это ложная тревога, но лучше пятьдесят раз остро отреагировать, чем даже один раз недооценить.

В исследовании 2012 года, опубликованном в Proceedings of the Royal Society, использовалась функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), чтобы точно определить место в мозге, в котором разыгрывается парейдолия, и было установлено, что на самом деле она находится в двух точках, называемых левой и правой веретенообразной извилиной.Это левая сторона первой реагирует на возможное лицо в фоновом узоре, отправляя Что это? сигнал справа. Правый тогда делает звонок — Это действительно лицо? — и из соображений безопасности он склонен ошибаться в сторону утвердительного ответа. Затем левый использует эти несколько микросекунд обработки для рассмотрения контекста изображения, и часто как не звучит совершенно ясно. Правых, однако, иногда не удается убедить, и они продолжают обрабатывать образ как лицо — возможно, помогая нам избежать опасности, но пугая нас больше, чем нам нужно.

Это не первый раз, когда что-то подозрительное на Марсе возбудило землян. В 1976 году орбитальный аппарат «Викинг-1» обнаружил то, что для всего мира казалось лицом, смотрящим вверх с марсианской земли. Даже в ту доинтернетовскую эпоху изображение стало эквивалентом вирусного изображения 1970-х годов, а позже значительным образом фигурировало в фильме Брайана де Пальмы 2000 года «Миссия на Марс». К тому времени, однако, лицо уже было разоблачено, и последующий облет Марса Глобал Surveyor в 1998 году показал, что это просто естественная форма рельефа, которой она была, и которая при этом значительно разрушилась.Следующее изображение 2001 года показало еще более естественное стирание первоначальной формы.

Честно говоря, ребята, напуганные текущим изображением, краб — это не лицо, и мозгу приходится немного усерднее работать, чтобы вытеснить это изображение из форм фона, но он все равно выполняет свою работу — точно так же, как и будет интерпретировать ветку в кустах как змею или тень в туалете как монстра.Области распознавания образов — не самая умная часть вашего мозга, но они не предназначены для этого. Они должны быть правильными только один раз, и, если вы когда-нибудь встретите медведя в лесу или крабового монстра на Марсе, вы будете благодарны своим веретенообразным извилинам за то, что сохранили вам жизнь.

Получите краткую информацию. Подпишитесь, чтобы получать самые важные новости, которые вам нужно знать прямо сейчас.

Спасибо!

Напишите Джеффри Клюгеру на [email protected].

фотографий: удивительные виды на знаменитую Крабовидную туманность

Сердце Крабовидной туманности

Космический телескоп НАСА Хаббл сделал потрясающее изображение центральной нейтронной звезды Крабовидной туманности, которая вращается со скоростью 30 раз в секунду с видимым пульсирующим видом, очень похожим на сердце. .

Сложные позы Крабовидной туманности для крупного плана телескопа Хаббла

Космический телескоп им. Хаббла запечатлел самый подробный вид Крабовидной туманности на одном из самых больших изображений, когда-либо полученных космической обсерваторией.

Супервспышка Крабовидной туманности — телескоп большой площади Ферми

LAT Ферми обнаружил «супервспышку» гамма-излучения в Крабовидной туманности 12 апреля 2011 года.Эти изображения показывают количество гамма-лучей с энергией более 100 миллионов электрон-вольт из области неба с центром в Крабовидной туманности. Оба изображения исключают излучение пульсара в Крабовике, показывая небо между его импульсами. На обоих изображениях яркий источник внизу — пульсар Геминги. Слева область за 20 дней до вспышки; справа, 14 апреля.

Крабовидная туманность — Космический телескоп Хаббла. Видимый свет. Фото

. Изображение Крабовидной туманности в видимом свете Хаббла на вставке на фоне гамма-карты всего неба, показывающей расположение туманности (перекрестия).

Пульсар Крабовидной туманности испускает мощные гамма-лучи

Это изображение Крабовидной туманности объединяет видимый свет (зеленый) и радиоволны (красный), испускаемые остатками катастрофического взрыва сверхновой в 1054 году, и созданной рентгеновской туманностью (синий). внутри оптической туманности нейтронной звездой (коллапсировавшее ядро ​​массивной звезды, разрушенное взрывом).

Мощные гамма-лучи Крабовидной туманности

Художественная концепция пульсара в центре Крабовидной туманности на фоне фотографии туманности, сделанной космическим телескопом Хаббла. Исследователи, использующие массив телескопов VERITAS, обнаружили импульсы высокоэнергетических гамма-лучей, исходящие от этого объекта.

Безопасность | Стеклянная дверь

Мы получаем подозрительную активность от вас или кого-то, кто пользуется вашей интернет-сетью.Подождите, пока мы подтвердим, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

Nous aider à garder Glassdoor sécurisée

Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau internet. Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une vraie personne. Вотре содержание apparaîtra bientôt. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un электронная почта à pour nous informer du désagrément.

Unterstützen Sie uns beim Schutz von Glassdoor

Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder von jemandem, der in ihrem Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt. Bitte warten Sie, während wir überprüfen, ob Sie ein Mensch und kein Bot sind. Ihr Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте: .

We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt.Een momentje geduld totdat, мы узнали, что u daadwerkelijk een persoon bent. Uw bijdrage zal spoedig te zien zijn. Als u deze melding blijft zien, электронная почта: om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.

Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para informarnos de que tienes problemas.

Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para hacernos saber que estás teniendo problemas.

Temos Recebido algumas atividades suspeitas de voiceê ou de alguém que esteja usando a mesma rede. Aguarde enquanto confirmamos que Você é Uma Pessoa de Verdade.Сеу контексто апаресера эм бреве. Caso продолжить Recebendo esta mensagem, envie um email para пункт нет informar sobre o проблема.

Abbiamo notato alcune attività sospette da parte tua o di una persona che condivide la tua rete Internet. Attendi mentre verifichiamo Che sei una persona reale. Il tuo contenuto verrà visualizzato a breve. Secontini visualizzare questo messaggio, invia un’e-mail all’indirizzo per informarci del проблема.

Пожалуйста, включите куки и перезагрузите страницу.

Это автоматический процесс. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Заводское обозначение: CF-102 / 682d7fea99582de7.

Отпускное печенье Oreo с крабом-отшельником

Состав

2 TBL Арахисовое масло (натуральное, без добавления соли, сахара и консервантов)

4 TSP Семена и / или зерна (используйте любую смесь)

1 TSP Семена льна молотого

1 TSP Порошок костной муки (замените любой аналогичный порошок кальция)

Инструкции:

Смешайте семена с арахисовым маслом до однородного состояния

Смешайте лен со смесью арахисового масла до тех пор, пока оно не будет хорошо перемешано, теперь консистенция должна быть более густой

Осторожно перемешать с порошком костной муки

Разделите смесь на три части по 2 дюйма

Насыпьте червячные отливки на бумажную тарелку и придавите кусочки плоскими лепешками на отливках.Затем аккуратно начните формировать шарик, накатывая отливки червяка, чтобы полностью покрыть их. Повторите то же самое с двумя другими порциями, чтобы получить три двухдюймовых шарика.

Для этого слайд-шоу требуется JavaScript.

Если вы хотите хранить их в холодильнике или морозильной камере, пока не будете готовы к использованию, это не повредит им и поможет застыть печенью. Я просто поместил свой прямо в резервуар для испытаний кормления. В конце концов, крабы разобрали все это на части, но оно продержалось неделю, и в конце концов они съели все до кусочка, даже несмотря на то, что их обычная еда была предложена в одно и то же время.

Нравится:

Нравится Загрузка …

Японский краб-паук, факты и фотографии

Общепринятое название:

Японские крабы-пауки

Научное название:

Macrocheira kaempferi

Тип:

9247248 Беспозвоночные

Средний срок службы:

До 100 лет

Размер:

12.Размах ног 5 футов

Вес:

42 фунта

Что такое японский краб-паук?

Они могут выглядеть как что-то из научно-фантастического фильма 1950-х годов, но японские крабы-пауки — нежные гиганты.

И они гиганты. Из 60 000 видов ракообразных на Земле японские крабы-пауки являются самыми крупными, их длина достигает 12,5 футов от кончика одной передней лапы до другой. Они также являются одними из крупнейших в мире членистоногих, животных без позвоночника, внешнего скелета и многосуставных придатков.В случае с крабом эти придатки — это 10 ног.

Географический ареал и внешний вид